Обсуждение:Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: Добрый вечер. Как именно интерпретировать формулу для <tex>V(t_{n,j})</tex> в реализации алгоритма Витерби? Н...)
(ответ на вопрос по вычислению функции Беллмана)
 
Строка 10: Строка 10:
Если же j относится к внешней индексации, то непонятно, как именно суммировать.
Если же j относится к внешней индексации, то непонятно, как именно суммировать.
[[Участник:Mercurrent|Mercurrent]] 23:24, 4 апреля 2011 (MSD)
[[Участник:Mercurrent|Mercurrent]] 23:24, 4 апреля 2011 (MSD)
 +
 +
: Правильная формула будет такая: <tex>V_n(t_{nj})=\log p(x_n|\phi_j) + \max_i[V_{n-1}(t_{n-1,i}) + \log A_{t_{n-1,i},t_{nj}}]</tex>.
 +
: — [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] 00:00, 5 апреля 2011 (MSD)

Текущая версия

Добрый вечер.

Как именно интерпретировать формулу для V(t_{n,j}) в реализации алгоритма Витерби?

Ни та, которая указана в слайдах, ни та, которая была озвучена на лекции, не отличаются ясностью. V(t_{n,j}) = \max\limits_{i}(V(t_{n-1,i}) +\ sum\limits_{j}(t_{n-1,i} * t_{n,j} * \log A_{i,j}) + \log p(x_n | \phi_i)) Это лекционная формула. Тут явная путаница с индексами j.

Если считать, что j в формуле относится к внутреннему суммированию, то оказывается, что V(t_{n,j1}) = V(t_{n,j2}) для любых j1, j2. Если же j относится к внешней индексации, то непонятно, как именно суммировать.

 Mercurrent 23:24, 4 апреля 2011 (MSD)
Правильная формула будет такая: V_n(t_{nj})=\log p(x_n|\phi_j) + \max_i[V_{n-1}(t_{n-1,i}) + \log A_{t_{n-1,i},t_{nj}}].
Д.А. Кропотов 00:00, 5 апреля 2011 (MSD)
Личные инструменты